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龙图腾网恭喜中国矿业大学(北京)申请的专利一种基于A-CNN的光伏电站送出线路光纤差动保护方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114943254B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210583499.8，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于A-CNN的光伏电站送出线路光纤差动保护方法是由梁营玉;王志飞;任昳设计研发完成，并于2022-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于A-CNN的光伏电站送出线路光纤差动保护方法在说明书摘要公布了：与同步发电机故障电流特性不同，光伏电站的高度可控性和弱馈特性改变了光伏电站送出线路故障电流的幅值和相角特性，导致基于同步发电机故障特征设计的传统光纤差动保护的性能下降甚至不正确动作。为了解决此问题，本发明公开了一种基于数据增强的卷积神经网络A‑CNN的光伏电站送出线路光纤差动保护算法。该算法能够正确识别区内故障和故障相，且不受交流系统参数、故障位置、故障时间、故障类型、故障电阻、严重电流互感器饱和、电流互感器测量误差和异常值等因素的影响，满足继电保护四性要求。

本发明授权一种基于A-CNN的光伏电站送出线路光纤差动保护方法在权利要求书中公布了：1.一种基于A-CNN的光伏电站送出线路光纤差动保护方法，其特征在于，具体包括以下四部分：第一部分：线路两侧电流相角差采样环节；具体包括以下步骤：步骤1：对光伏电站送出线路上两端三相电流进行采样，得到光伏侧电流相量和系统侧电流相量步骤2：对线路两端三相电流做离散傅里叶变换，计算得到光伏侧电流相角和系统侧电流相角x＝a,b,c分别表示A相、B相和C相；步骤3：同相两侧电流相角相减得到线路两侧电流相角差：第二部分：数据集生成及数据预处理环节；具体包括以下步骤：步骤1：对50Hz的电力系统，选取故障发生后一周期20ms内线路两侧电流采样值，计算得到光伏侧和系统侧电流相角差，形成波形图像；步骤2：以电路模型仿真采集数据、目标线路历史真实数据形成大量数据集，电路模型仿真采集数据和目标线路历史真实数据涵盖各类故障情况，各类故障情况包括不同交流系统参数、故障位置、故障时间、故障类型、故障电阻、严重电流互感器饱和、电流互感器测量误差和异常值；步骤3：对数据集进行旋转、平移、缩放和添加高斯噪声进行处理，统一图像分辨率，转换为灰度图，进行归一化处理；第三部分：A-CNN模型学习训练环节；具体包括以下步骤：步骤1：将数据集按照8:2的比例分为训练集和测试集；步骤2：将处理好的数据集送入A-CNN神经网络模型，通过正向传播和反向传播进行训练，计算准确率和损失函数，直到收敛；第四部分：实时监测保护环节；具体包括以下步骤：步骤1：取t时刻前一个周期的线路两侧电流相角差计算值，构造电流相角差波形图像，更改图像分辨率，进行归一化处理；步骤2：每一时刻都将该时刻生成的三相电流相角差波形图分别送入A-CNN进行实时故障识别，区分区内故障和区外故障、判断故障相。

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